Nosql vs Elasticsearch: co jest szybsze?

Nie ma ostatecznej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ zależy to od wielu czynników, w tym konkretnej implementacji każdego oprogramowania oraz rodzaju i rozmiaru odczytywanych lub zapisywanych danych. Ogólnie jednak bazy danych Nosql są zazwyczaj szybsze w operacjach odczytu niż Elasticsearch, podczas gdy Elasticsearch jest zwykle szybszy w operacjach zapisu.

Oba zostaną ocenione przy użyciu dziesięciopunktowego podejścia i wdrożenia dziesięciu kluczowych parametrów. Integralność danych, bezpieczeństwo, dostępność, kontrola wersji, zapytania, sharding, komunikacja, zarządzanie pamięcią i skalowanie w poziomie są częścią tej kategorii. Kontrola wersji jest dostępna zarówno dla poziomu bazy danych, jak i kolekcji RavenDB. Jeśli ją włączysz, dokument zostanie przekształcony w wersję – obraz dokumentu, który pozostanie niezmieniony, dopóki nie zostanie zmieniony. Może się to okazać konieczne, jeśli na przykład przepływ danych sprawił, że kluczowa baza danych stała się bezużyteczna. W bazie danych RavenDB%27s 80% jest napisane w NoSQL, z naciskiem na wydajność i zaawansowane funkcje, takie jak zapytania Graph. Gdy tylko utworzysz i wykonasz zapytanie, menedżer indeksów wykryje i poprawi indeksy tego zapytania.

W RavenDB nie ma potrzeby stosowania aplikacji innych firm, ponieważ implementuje natywną funkcję MapReduce. Zarchiwizowane agregaty, takie jak te znalezione na popularnych stronach, jak również te znalezione na lokalnych stronach internetowych, mogą być ponownie wykorzystane. Baza danych ElasticSearch jest zorganizowana w indeksy. Każdy indeks można podzielić na kilka odłamków w celu późniejszego powielenia. Aby upewnić się, że dane w pamięci podręcznej są aktualne, klienci nie muszą zbliżać się do serwera. ElasticSearch wykorzystuje maszyny JVM, które są podatne na zatrzymywanie jakiegokolwiek przepływu programowania ze względu na ich standardowe procedury usuwania śmieci. RavenDB nie ma schematów.

Nie musisz określać typów danych i możesz dowolnie zmieniać dokumenty. Proste skalowanie zmniejsza opóźnienia, zmniejsza obciążenie każdego węzła i zapewnia dodatkowe bezpieczeństwo. Każdy węzeł może obsłużyć dziesiątki tysięcy żądań na sekundę przy stałym opóźnieniu i przepustowości. Tysiące zadowolonych klientów, od startupów po firmy z listy Fortune 100, pobrało aplikację.

Dzieje się tak, ponieważ jedna konkretna jednostka danych nie jest podzielona na partycje i jest przechowywana równolegle z innymi. W rezultacie baza danych NoSQL wykonuje operacje odczytu i zapisu szybciej niż baza danych SQL na pojedynczej jednostce danych.

Bazy danych NoSQL są wystarczająco elastyczne, aby obsługiwać systemy intensywnie korzystające z odczytu i zapisu. Ponieważ dane są rozproszone na wielu fragmentach i serwerach, do określenia, które serwery/przepięcia mają kierować żądania aplikacji, wymagane jest mieszanie i spójne mieszanie.

W naszym eksperymencie odkryliśmy, że bazy danych NoSQL są zwykle szybsze niż SQL, zwłaszcza w przypadku przechowywania klucz-wartość; Bazy danych NoSQL mogą nie w pełni obsługiwać transakcje ACID, co może skutkować niespójnymi danymi.

Czy odczyt jest szybszy w Nosql?

Nie ma ostatecznej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ zależy to od wielu czynników, w tym konkretnej bazy danych nosql i charakteru odczytywanych danych. Generalnie jednak bazy danych nosql są projektowane z myślą o wysokiej wydajności i skalowalności, więc prawdopodobne jest, że prędkości odczytu będą większe niż w tradycyjnej relacyjnej bazie danych .

W tradycyjnym myśleniu wiersze i kolumny czyta się szybciej niż dokumenty. Bazy danych dokumentów, w przeciwieństwie do starszych relacyjnych baz danych, zyskują udział w rynku. Istnieje tylko jedna baza danych dokumentów, która wykorzystuje automatyczne indeksy dokumentów. Uczenie maszynowe służy do ulepszania indeksów na podstawie zapytań użytkowników. Deweloperzy nie muszą kodować we własnym indeksie, ponieważ nie muszą w nim kodować. Bazy danych dokumentów na dowolnej platformie chmurowej mogą pomóc w ograniczeniu opóźnień, kosztów, kosztów ogólnych, złożoności i problemów przy jednoczesnym zwiększeniu wydajności. Bazy danych dokumentów są idealne dla sieci rozproszonych, ponieważ nie zawierają tabel ani połączeń. Bazy danych dokumentów są najlepszym kandydatem do najpopularniejszej formy rozproszonej sieci, zwanej również chmurą.

Drzewa B+ są podstawową strukturą danych w tradycyjnych systemach RDBMS, ale mają pewne ograniczenia. Z drugiej strony drzewa B+ nie mają wielu zalet w porównaniu z drzewami o strukturze dziennika, takich jak mniejsze opóźnienia odczytu, większa przepustowość zapisu i większa elastyczność. Modele pamięci podręcznej i inteligentnej pamięci masowej pomagają osiągnąć niskie opóźnienia odczytu przy jednoczesnym zwiększeniu przepustowości zapisu, z których oba są osiągane za pomocą pamięci podręcznej i semantyki pamięci masowej tylko do dołączania. Cassandra ze swoim silnikiem pamięci masowej jest doskonałym wyborem dla aplikacji o dużej przepustowości, ponieważ zapewnia znaczną przewagę nad tradycyjnymi systemami RDBMS.

Czy Elasticsearch jest najszybszy?

Ponieważ jest zbudowany na bazie Lucene, ElasticSearch może przeszukiwać cały tekst dokumentu. Co więcej, platforma jest bardzo zbliżona do wyszukiwania w czasie rzeczywistym, co oznacza, że ​​opóźnienie między momentem zaindeksowania dokumentu a momentem, w którym można go przeszukiwać, jest bardzo krótkie – zwykle tylko sekunda.

Używamy Elasticsearch do przechowywania i wyszukiwania naszych danych o błędach JavaScript w czasie rzeczywistym w TrackJS. Niedawno zaczęliśmy analizować więcej danych dotyczących niektórych naszych głównych stron i zauważyliśmy, że czasy odpowiedzi były nie do zaakceptowania. Wyśledziliśmy źródło problemu, a następnie go naprawiliśmy. W rezultacie bardzo ważne jest pogrupowanie pól kardynalnych Highity, aby zapytanie mogło działać z dużą szybkością. W Elasticsearch komunikaty o błędach JavaScript mogą mieć długość tysięcy znaków. Długi łańcuch ma wolniejszy czas agregacji niż wartość liczbowa. Czy nie byłoby miło, gdybyśmy mogli agregować w polu numerycznym zamiast w polu tekstowym?

Jaki jest najlepszy sposób przekształcenia komunikatu o błędzie w liczbę? Prawda wychodzi na jaw, kiedy ją mieszamy. Lepiej jest używać dwóch zapytań niż jednego. Nieustannie pracujemy nad poprawą wydajności i udostępniamy więcej danych w celu ulepszenia naszej aplikacji. Zapytanie dwuwymiarowe działa mniej więcej tak samo jak zapytanie jednowymiarowe w średnich zestawach danych. Z drugiej strony klienci z dużymi zestawami danych zauważą wzrost prędkości o rząd wielkości.

Firmy każdej wielkości, zarówno małe, jak i duże, mogą używać ArangoDB do wyszukiwania dużych ilości danych. Ponadto jest to doskonały wybór dla firm, które chcą skalować i przechowywać swoje dane w jednym miejscu.

Świat jest płaski Świat jest płaski: artykuł redakcyjny

Co jest szybsze Elasticsearch czy Mongodb?

MongoDB jest szybszy niż Elasticsearch, gdy ma indeks domyślny, który wynosi **1,15, i jest **1,20 szybszy, gdy ma indeks niestandardowy.

Wraz ze wzrostem popularności bazy danych No-SQL rośnie liczba użytkowników. Na tym blogu zbadamy, jak MongoDB i Elasticsearch porównują i kontrastują. Apache Lucene, napisany w Javie, jest używany do budowania Elasticsearch. Elasticsearch generuje dane wyjściowe w ciągu milisekund, ponieważ szuka indeksu, a nie tekstu. ElasticSearch i MongoDB miały mniej indeksów wymaganych do osiągnięcia tego samego poziomu wydajności. Elasticsearch zajmuje pierwsze miejsce wśród wyszukiwarek i ósme miejsce w klasyfikacji generalnej. MongoDB obsługuje sterowniki dla prawie wszystkich języków programowania, w tym C, C++, C#, GO, Java, Node.js, PHP, Python, Ruby i wielu innych.

Fakt, że PostgreSQL nie jest tak dobrze znany jak MySQL, może utrudnić znalezienie programistów, którzy z nim pracowali, a PostgreSQL nie jest tak dobrze znany jak sam MySQL. Ponadto, ponieważ PostgreSQL nie jest tak szeroko stosowany jak MySQL, może być dla niego mniej wsparcia. Jednak w porównaniu z zaletami PostgreSQL wady są znacznie mniej dotkliwe.

Redis jest lepszy do szybkiego budowania skomplikowanych struktur danych

MongoDB to fantastyczne narzędzie do przechowywania dużych zbiorów danych, ale odpowiedź na żądania może zająć więcej czasu. Pisanie złożonych struktur danych w Redis jest szybsze niż w innych językach programowania.

Wydajność Mongodb vs Elasticsearch

ElasticSearch przewyższa MongoDB pod względem obsługi zapytań ze względu na możliwość obsługi żądań REST. Płaskie dokumenty można łatwo i definitywnie przechowywać w bazie danych, eliminując potrzebę przeglądania przez użytkowników długiej listy dokumentów. ElasticSearch ma również możliwość filtrowania danych.

Najpopularniejszymi bazami danych w ostatnich latach były MongoDB i Elasticsearch. Powszechnie wiadomo, że MongoDB jest językiem programowania przyjaznym dla użytkownika, a Elasticsearch zyskuje na popularności jako narzędzie, które pozwala programistom tworzyć tylko najbardziej zaawansowane aplikacje. Porównując poniższe przykłady, możemy lepiej zrozumieć, jak Elasticsearch i Mongodb porównują i kontrastują. Elasticsearch to narzędzie, które umożliwia klientom jednoczesne przeprowadzanie analiz danych. Istnieje wiele programów, które zapewniają większość zalet baz danych w porównaniu z tradycyjnymi strukturami rekordów. Porównanie i porównanie Elasticsearch i MongoDB: Badanie zalet i wad obu rozwiązań. Nie ma wątpliwości, że możliwości wyszukiwania Elasticsearch są wyjątkowe. MongoDB to baza danych używana przez projekt Aadhar do przechowywania informacji demograficznych i biometrycznych o ponad 1,2 miliarda ludzi. Platforma Shutterfly MongoDB służy do przechowywania i zarządzania ponad 6 miliardami obrazów z szybkością transakcji do 10 000 na sekundę.

Oprócz tej denormalizacji w wyniku Elasticsearch może wystąpić zwiększone wykorzystanie pamięci. Jeśli chodzi o alokację pamięci w węzłach, 50% powinno być przydzielone JVM, ale 20% pamięci w węzłach można wykorzystać na ElasticSearch. W rezultacie Elasticsearch nie używa połączeń jako natywnej funkcjonalności, dzięki czemu oszczędza pamięć. Ma to dwie konsekwencje: po pierwsze, dane są zdenormalizowane lub prawie spłaszczone, co zmniejsza ilość danych, które należy przechowywać; a po drugie, ponieważ użycie pamięci nie zależy od rozmiaru danych, Elasticsearch może napotkać problemy z pamięcią. Jest to problem dla systemów takich jak hurtownie danych, ponieważ pamięć jest rzadkim zasobem.

Czy Elasticsearch jest bazą danych Nosql

Elasticsearch to baza danych NoSQL, która jest całkowicie open source i zbudowana na Javie. W rezultacie dane są przechowywane w sposób nieustrukturyzowany i nie można uzyskać dostępu do SQL. Elasticsearch to także samouczek NoSQL, więc możemy go tutaj tak nazwać.

Rozproszona baza danych Elasticsearch NoSQL służy do wyszukiwania i analizowania danych w czasie rzeczywistym. Ma ponad 63% użytkowników w Stanach Zjednoczonych i 21% w Wielkiej Brytanii. Wraz z rozwojem Twojego systemu możesz rozszerzać go poziomo za pomocą Elasticsearch, dodając węzły; wszystko, co musisz zrobić, to dodać więcej węzłów. Licencja Apache 2, która pozwala na jej instalację, pracę z nią i dostosowywanie za darmo, jest używana przez Elastisearch. Gdy program rozpozna strukturę i format danych, generuje indeks, który można przeszukiwać. Elasticsearch może służyć do przechowywania zaawansowanych danych w ustrukturyzowanym dokumencie JSON. To wewnętrzne wykorzystanie Lucene w Elasticsearch pozwala zapewnić najlepsze rozproszone możliwości wyszukiwania i analizy. Pozwala osobom nieobeznanym z danymi na intuicyjną pracę z nimi za pomocą panelu kontrolnego. Dzięki wyszukiwarce Google możesz szybko i łatwo zaindeksować miliony dokumentów oraz przeprowadzić szybkie wyszukiwanie.

To potężne narzędzie do wyszukiwania danych może być używane do szybkiego i efektywnego wyszukiwania dużych zbiorów danych. Jest powszechnie używany jako narzędzie do tworzenia aplikacji o złożonych funkcjach wyszukiwania i wymaganiach, które wykorzystują tę technologię jako silnik/technologię. Ma bardzo wysoki poziom skalowalności i może być używany do analizy logów i analizy dużych zbiorów danych, ponieważ może przechowywać dane w różnych formatach.

Elasticsearch: inny rodzaj bazy danych

Ponieważ nie jest zgodny z ACID, Elasticsearch jest bazą danych zorientowaną na dokumenty, która różni się od większości innych baz danych . Chociaż Elasticsearch jest doskonałym narzędziem do budowania aplikacji webowych, nie powinien być używany jako podstawowa baza danych ze względu na fakt, że niektóre operacje, takie jak indeksy (wstawianie wartości), są droższe niż inne bazy danych.

Wyszukiwanie pełnotekstowe Mongodb kontra Elasticsearch

Wyszukiwanie pełnotekstowe Mongodb to potężne narzędzie do wyszukiwania danych tekstowych. Elasticsearch to rozproszony silnik wyszukiwania i analizy RESTful. Oba narzędzia mają swoje zalety i wady, ale generalnie wyszukiwanie pełnotekstowe mongodb jest szybsze i dokładniejsze.

Czy Mongodb jest lepszy niż Elasticsearch?

Ta wyszukiwarka o otwartym kodzie źródłowym została stworzona do wyszukiwania, co pozwala na zaawansowane indeksowanie danych. W celu analizy danych jest zintegrowany z Kibana i Logstash. MongoDB to program do zarządzania bazą danych NoSQL, którego można używać do zarządzania dużymi ilościami danych w systemie rozproszonym.

Czy Mongodb jest dobry do wyszukiwania?

Dzięki MongoDB Atlas Search możesz stworzyć potężną wyszukiwarkę na podstawie swoich danych w chmurze oraz szybko i łatwo znaleźć odpowiednie artykuły.

Bazy danych Nosql o otwartym kodzie źródłowym

Bazy danych nosql typu open source są elastyczne i skalowalne, dzięki czemu idealnie nadają się do zastosowań związanych z dużymi zbiorami danych. Są również łatwe w użyciu i wdrażaniu, co czyni je popularnym wyborem dla aplikacji internetowych.

CylllaDB to baza danych NoSQL, której można używać w nowoczesnych aplikacjach. Jest to oprogramowanie typu open source i bezpłatne. W rezultacie wykorzystuje wysoce asynchroniczną, nieblokującą się konstrukcję, która jest w pełni kompatybilna z dzisiejszym sprzętem. Silnik oparty na C zbudowany na Seastar, który jest opartym na Linuksie systemem planowania, ustalania priorytetów i buforowania. ScyllaDB wykorzystuje kontrakty terminowe C++ i obiecuje zapewnić, że każdy podzielony na fragmenty proces będzie działał niezależnie od drugiego, używając uniwersalnej architektury synchronizacji. Kod asemblera ScyllaDB zapewnia wykorzystanie najbardziej wydajnego sprzętu, takiego jak wielordzeniowe, wieloprocesorowe systemy NUMA. Gdy najczęściej używane dane znajdują się w ujednoliconej pamięci podręcznej, będą natychmiast dostępne. Ten komponent jest zgodny z pełnym zestawem sterowników i złączy Apache Cassandra .

Która jest bazą danych Nosql typu open source?

OrientDB, otwarta baza danych NoSQL, jest zbudowana na różnych modelach, w tym na wykresach, dokumentach, obiektowych modelach klucz/wartość i tak dalej. Nie ma innego języka programowania niż Java. Korzystając z bezpośrednich połączeń między wszystkimi rekordami danych, możliwe jest zarządzanie relacjami między wszystkimi rekordami w grafowych bazach danych .

Czy Mongodb jest oprogramowaniem typu open source?

MongoDB to baza danych NoSQL typu open source. Istnieją dwie wersje MongoDB. Istnieje kilka wersji MongoDB, ale edycja MongoDB Open Source jest bezpłatna w ramach społeczności Open-Source, podczas gdy inne wersje pobierają opłatę licencyjną.

Czy Cassandra Nosql jest open source?

Cassandra to baza danych NoSQL, która jest rozproszona na wielu komputerach. Zgodnie z koncepcją, bazy danych NoSQL mają być lekkie, otwarte, nierelacyjne i relatywnie rozproszone. Jedną z ich mocnych stron są dobrze znane ze swojej elastyczności w zakresie definiowania schematów, a także ze zdolności do skalowania w poziomie i w pionie.

Wyszukiwarka elastyczna Mongodb

Mongodb to potężny system baz danych zorientowany na dokumenty. Elasticsearch to potężna wyszukiwarka. Oba są doskonałymi narzędziami do przechowywania i wyszukiwania danych. Mają jednak różne mocne i słabe strony. Mongodb jest lepszy do przechowywania danych w formacie dokumentu. Ułatwia to wyszukiwanie i aktualizowanie danych. Jednak wyszukiwanie danych w Mongodb może być trudne. Elasticsearch jest lepszy do wyszukiwania. Może łatwo przeszukiwać dane, aby znaleźć to, czego szukasz. Jednak nie ma takich samych funkcji zorientowanych na dokumenty jak Mongodb.

Jeśli szukasz interfejsu API do wyszukiwania fasetowego, BirdWatch Repo Matthiasna to coś, czym warto się zainteresować. Na potrzeby NodeJS, Express i innych aplikacji Node.js użyjemy klastra Elasticsearch z jednym węzłem do indeksowania bazy danych MongoDB w instancji Ubuntu 14.04 EC2. W rezultacie nie przekazujemy opcji -replica-Setrs podczas ponownego uruchamiania procesu. Zamiast tego skompilowaliśmy plik mongod.conf.